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Q：Edge Learning AI 要訓練多久？

A：Cognex Edge Learning 為輕量化 AI，所需樣本量與訓練時間遠低於傳統深度學習。實際樣本量與訓練時間依檢測難度而定，建議以現場樣品測試結果為準。

Cognex Edge Learning 為輕量化 AI，所需樣本量與訓練時間遠低於傳統深度學習。實際樣本量與訓練時間依檢測難度而定，建議以現場樣品測試結果為準。

DETAILED ANSWER · 完整解答

以下由 VSK 工程師整理。涵蓋背景、原理、實務建議與工程師選型考量。

Cognex Edge Learning 為輕量化 AI，所需樣本量與訓練時間遠低於傳統深度學習（後者通常需大量樣本 + 外接 GPU 訓練）。實際樣本量與訓練時間依檢測難度而定，建議以現場樣品測試結果為準。

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CONCEPT

Edge Learning 邊緣學習

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Cognex Edge Learning 官方下限 5-10 張/類即可上手（VSK 量產建議 30 張穩定下限）、ViDi 標準 100-300 張、複雜應用 500-1000+ 張。樣本需包含 OK / 邊界 NG / 極端 NG 三類。樣本不夠可用「資料增強」+ VSK 工程師現場收集協助。

Edge Learning 所需樣本數與訓練時間依瑕疵變異性與場景而定。比起傳統深度學習方案，In-Sight 2800 內建 Edge Learning 顯著降低樣本需求與部署門檻。

Edge Learning 是入門 AI（樣本少、機身內訓練），ViDi 是進階 AI（樣本多、Workstation 訓練）。簡單分類用 Edge Learning，複雜瑕疵用 ViDi。

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